Python 進程是運行在計算機中的程序的執行實例，它可以與其他進程并行運行，提高計算機系統的性能。但是，進程所需的時間是一個重要的考慮因素。

import time
start_time = time.time()
# 執行耗時操作
time.sleep(5)
end_time = time.time()
print("執行時間：", end_time - start_time, "秒")

在上面的示例中，我們使用 time 庫中的 sleep() 函數模擬耗時操作。我們使用 time 庫中的 time() 函數計算程序執行時間。

在大多數情況下，我們希望程序的執行時間盡可能地短。為了實現這一點，我們可以使用以下技巧：

• 使用并行處理：Python 的 multiprocessing 庫允許我們將任務分配給多個進程來并行處理。這大大提高了程序的執行效率。
• 盡可能減少循環：在 Python 中執行循環可能很慢。我們可以使用列表推導式、 set() 和 dict() 等內置函數來盡可能地減少循環。
• 使用高效的數據結構：不同的數據結構有不同的性能特征。例如，使用字典而不是列表來處理大量的關鍵字查找。

總之，Python 進程時耗是影響性能的一個關鍵因素。我們可以使用多進程處理、代碼優化和高效的數據結構來提高程序的執行效率。